一种基于子分类器权重投票的等离子体破裂预测方法

摘要

本发明公开了一种基于子分类器权重投票的等离子体破裂预测方法，其步骤包括：1利用N组独立的等离子体破裂特征数据，训练N个独立的基于机器学习技术的子分类器；2测试每个子分器的预测能力，并赋予每个子分类器相应的预测权重；3将待预测时间片段的特征数据分配给各子分类器，子分类器分别给出预测结果值；4将各子分类器的预测结果值加权平均后的得到预测系数R，进而对待预测时间片段做出预测。本发明能有效利用多种破裂相关信号的有效信息，并排除干扰信息，提高等离子体破裂预测的准确率，减少假警报现象的发生。